Mehrisadat Makki Alamdari 研究室
主宰者：Mehrisadat Makki Alamdari
京都大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室は、構造物の安全性評価と状態監視に関する統合的な研究に取り組んでいます。橋やビルなどの土木構造物が日々の使用や自然現象によってどのように劣化・損傷していくかを検出し、事前に問題を発見することを目指しています。特に、走行する車両や超音波といった非破壊的な手法を用いて構造物の損傷を特定する方法を開発しており、コンクリート、木材、木鋼複合部材など多くの建築材料に対応した検査技術を研究しています。
研究手法として、機械学習やデータ駆動型解析を活用した信号処理が大きな特徴です。特に、時系列データの異常検出、深層学習による画像解析、画像幾何学解析（等幾何解析）といった先進的な計算手法を組み合わせています。また、実験室実験と数値シミュレーションを並行して実施し、現場検証も重視しています。
主な発見としては、車両の応答信号を利用した橋梁監視が従来の手法より高い精度で損傷を検出でき、特定の設計最適化により圧電素子による振動エネルギー回収の効率を大幅に向上させられることが示されています。さらに、超音波検査と新しい特徴抽出技術を組み合わせることで、天然の欠陥や環境による劣化をより確実に識別できることも報告されています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（28 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.istruc.2025.111029
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compstruc.2025.108037
- DOI: https://doi.org/10.1061/jsendh.steng-14850
- DOI: https://doi.org/10.1088/1361-665x/ae0849
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jsv.2025.119401
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2025.120741
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2025.120516
- [2025] Semi-supervised bridge indirect structural health monitoring using Isolation Distributional KernelsDOI: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2024.112296
- DOI: https://doi.org/10.1007/s43452-024-01001-9
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- [2024] Dynamic crack propagation in elasto-plastic materials using phase-field virtual modelling methodDOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2024.117160
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2024.105296
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2024.111173
- [2024] A data-driven methodology for bridge indirect health monitoring using unsupervised computer visionDOI: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2024.111109
- [2023] Virtual modelling aided safety assessment for ductile structures against high-velocity impactDOI: https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2023.117373
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2023.122285
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2023.117023
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2023.110823
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2023.110797
- DOI: https://doi.org/10.12783/shm2023/36763
- [2023] Advanced virtual model assisted most probable point capturing method for engineering structuresDOI: https://doi.org/10.1016/j.ress.2023.109527
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2652865
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jsv.2023.117598
- DOI: https://doi.org/10.52202/069179-0109
- [2022] A drive-by bridge inspection framework using non-parametric clusters over projected data manifoldsDOI: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2022.109401
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jsv.2021.116503
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2021.112485
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.measurement.2021.109048
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